AI 时代的炼金术：Prompt 完全食用指南_prompt shot

1 prompt的定义和作用

提示(Prompt)是指一段用于引导模型理解问题的文本，通常位于问题的开头或结尾。它用于为模型提供上下文和任务要求，以帮助模型更好地理解和回答问题。
例如：你想让chatGPT写出一篇文章，文章的题目是“我有一个朋友叫张三”，那么prompt就可以写成：

请以"我有一个朋友叫张三"为开头，写一篇关于张三的文章，不少于500字。

将上述prompt输入给大模型，大模型就会输出你想要的结果，如：
上述prompt：“请以"我有一个朋友叫张三"为开头，写一篇关于张三的文章，不少于500字”，是一种最简单随意的写法，对于简单任务也能产生可以接受的结果，但是我们想要利用大模型对复杂的下游任务进行赋能，prompt的写法对于效果的保证就显得至关重要了。

2 prompt的演进以及科学写作范式

由于AI幻觉的问题，大模型的输出并不能保证准确；然后很多应用对于程序的准确输出都有严格的要求，这就导致大模型在实际业务落地过程中并没有想象中的顺利，为了尽可能的保证模型输出的准确性，研究者从prompt的编写方式上进行探索，产生了一系列有意思的研究成果；本文将对prompt的演进和科学写作范式进行梳理，接下来的内容将按下图所示进行展开。

本文是《Prompt的科学范式》上篇，将介绍Input-output prompt以及CoT的prompt写作技巧。

2.1 input-output

2.1.1 zero-shot prompt

zero-shot顾名思义就是零样本，就是在prompt中不加任何和任务相关的示例。
现在的大型语言模型（如GPT-3.5）经过微调后，能够遵循指令，并且在大量数据上进行训练，因此它们能够在没有事先训练的情况下完成一些任务。下面是一个示例：

需要注意的是，在上述提示中，并没有提供任何带有分类的文本示例给模型，大型语言模型已经理解了“情感”–这就是其zero-shot的体现。
当zero-shot无法达到预期效果时，在提示中提供少量的示例可以明显的提升推理的效果，即few-shot。
2.1.2 Few-Shot Prompt
few-shot Prompt的意思是指在prompt中加入和推理任务相同的推理样例。
如任务：使用一个词语进行造句。

可以观察到，通过仅提供一个示例（即1-shot，prompt中标红的部分即示例），模型已经学会了如何执行任务。对于更困难的任务，可以尝试增加示例（例如3-shot、5-shot、10-shot等）进行实验。
2.1.3 input-output prompt的限制
标准的Few-shot提示在许多任务中表现良好，但并不是一种完美的技术，特别是在处理更复杂的推理任务时。
比如任务：判断一个数字序列之和是否是偶数。

这个回答不正确，说明简单的直接命令无法解决这个问题，需要更先进的提示工程。添加一些样例（few-shot），看看少样本提示是否可以改善结果。

few-shot也没有奏效。对于这种类型的推理问题，少样本提示不足以获得可靠的回答。总体而言，提供示例在解决某些任务时是有用的。当零样本提示和少样本提示不足时，这可能意味着模型所学到的内容不足以在任务上表现良好。从这里开始，建议考虑对模型进行微调或尝试更先进的提示技术。接下来，将介绍一种更为实用的提示技术，称为"思维链"（CoT）提示，它在各个领域中已经广受欢迎。

2.2 CoT

和input-output prompt直接给出答案不同的是，chain of thoughts(CoT)技术通过引导大模型先给出推理过程，再给出最终答案。
引导方法分为两种，分别为zero-shot CoT和few-shot CoT。
2.2.1 zero-shot-CoT
zero-shot CoT技术理解起来比较简单，是在zero-shot的基础上添加指令：“一步一步的思考给出答案”。如下图：

再尝试一个简单的数学计算问题，看看模型的表现如何：

zero-shot的方式模型回答错误，zero-shot CoT在给出推理计算过程后，给出了正确答案。
zero-shot CoT在没有太多样例的时候用于提示时特别有用。
2.2.2 few-shot-CoT
同zero-shot和zero-shot CoT的区别一致的是，few-shot CoT是在few-shot的基础上给出答案的推理过程来引导大模型进行思考。如下图是1-shot CoT的样例：
使用few-shot的方式并没有获取到正确的答案，而使用few-shot CoT的方式模型在给出推理过程后，给出了正确的答案。
总结如下：
通过在Few-shot样本中加入推理过程，可以引导模型在解码过程中，先给出推理过程，再得到最终答案。
类似中间推理过程的加入，可以显著提高模型在常识推理，数学问题，符号推理等复杂推理问题上的模型表现。
我们再来做个实验：先给出答案，再让模型给出推理过程，看看效果如何，如下图：
先给出答案，再进行推理的方式，模型回答错误。
结论：先给出答案再进行推理的prompt模板，发现效果显著变差。说明few-shot-CoT只是激活模型给出推理，推理过程本身才是模型效果提升的核心。目前在一些需要推理的多项选择问题上也发现，先推理再回答选项的效果显著优于先回答选项再给出推理过程。
2.2.3 Automatic Chain-of-Thought (Auto-CoT)
few-shot CoT的提示方式的效果依赖人工设计的few-shot，有人提出Auto-CoT来自动构建few-shot。
Auto-CoT 有两个实现阶段:
阶段一: 问题聚类：将给定数据集中的问题分成几个类别。
阶段二: 演示抽样：从每个聚类中选择一个代表性问题，使用zero-shot CoT技术生成其推理链。下面是该过程的示意图:

上图详细说明如下：
第一步：提供问题列表questionList；
第二步：对questionList进行聚类，得到K类问题[qs1, qs2…qsk];
第三步：每类问题抽样一个问题得到K个问题[q1, q2…qk]，并基于zero-shot CoT技术对每个问题，生成推理过程和答案，得到K个示例[(q1,a1), (q2,a2)…(qk,ak)]；
第四步：将得到的K个示例组装成few-shot CoT的prompt；
第五步：使用大模型得到最终结果；
2.2.4 CoT-SC
上述提到的zero-shot、few-shot、zero-shot CoT和few-shot CoT都是贪婪解码的方式，在一条推理链上得到最优的结果。如同很多过程一样，贪婪解码的结果并不是全局最优的结果。
chain of thought self-consistency(CoT-SC)的核心思想是通过few-shot CoT技术，采样多个不同的推理路径，并利用这些生成结果选择最一致的答案，即全局最优的答案，有助于提高算术和常识推理任务中的性能。
下图是针对一个算术问题的few-shot CoT以及CoT-sc两种技术的实现案例：

直接通过few-shot CoT的方式输出答案是错误的！下面通过CoT-sc的方式来改进。
可以看到已经出现了明显的多数答案，通过投票机制，可以得到最优的最终答案。
SC-CoT是通过使用相同的prompt多次调用大模型，得到多个答案，再通过投票机制选择大多数一致的答案作为最终的答案。
这里的关键在于相同的prompt多次调用得到不同的回复，所以需要在调用大模型的时候将temperature和top_p都设置为一个较大的值。（temperature和top_p参数越大，模型输出越泛化）。
2.2.5 least-to-Most
大量的应用中发现，当LLM需要解决的问题比few-shot给出的样例更有难度的时候，无论是上述哪种方式都无法较好的解决问题。
为了解决这个问题，有人提出了least-to-most（L2M，从最少到最多）的prompt的写作范式。
least-to-most基于以下策略：
将一个复杂的问题分解成一系列更简单的子问题。
解决每个子问题。
解决每个子问题时都可以利用先前解决的子问题的答案。
因此，从L2M的提示是一种使用逐步提示序列来得出最终结论的技术，其过程如下图。

下面是一个具体的实现案例：

将问题和答案依次输入给大模型，模型在回答第四个子问题的时候就已经给出了正确答案。

3 结语

在过去的一段时间里，人工智能领域中的大型模型如chatGPT、claude等已经取得了惊人的成果，它们在各种自然语言处理任务中表现出了卓越的性能。这些大模型的出色表现，除了得益于模型的规模和训练方法之外，还有一个非常重要的因素，那就是使用良好的提示(Prompt)的来引导大模型给出我们想要的输出。

希望通过本文的介绍，能够帮助大家更好地了解和掌握提示的写法，为大模型的运用提供更多的技巧和思路。
https://www.promptingguide.ai/techniques/zeroshot
https://www.promptingguide.ai/techniques/fewshot
https://www.cnblogs.com/gogoSandy/p/17475875.html
https://www.cnblogs.com/gogoSandy/p/17475875.html
https://arxiv.org/abs/2210.03493
https://arxiv.org/abs/2203.11171
https://cobusgreyling.medium.com/least-to-most-prompting-b37ed2e19859